제너레이티브 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지, 코드 또는 기타 유형의 콘텐츠를 생성할 수 있는 기계 학습 시스템을 광범위하게 설명하는 일종의 인공 지능 기술입니다.
의 모델 생성 인공 지능 점점 더 온라인 도구에 통합되고 있으며 chatbot 이를 통해 사용자는 입력 필드에 질문이나 지침을 입력할 수 있으며, 이에 대해 AI 모델은 인간과 유사한 응답을 생성합니다.
의 모델 생성 인공 지능 그들은 다음과 같은 복잡한 컴퓨터 프로세스를 사용합니다. deep learning 대규모 데이터 세트의 공통 패턴과 배열을 분석한 다음 이 정보를 사용하여 새롭고 매력적인 결과를 생성합니다. 이 모델은 인간의 두뇌가 정보를 처리하고 해석하는 방식에서 대략적으로 영감을 얻은 다음 시간이 지남에 따라 학습하는 신경망으로 알려진 기계 학습 기술을 통합하여 이를 수행합니다.
예를 들자면, 모델에게 먹이를 주는 것입니다. 생성 인공 지능 많은 양의 내러티브를 사용하면 시간이 지남에 따라 모델은 플롯 구조, 등장인물, 테마, 내러티브 장치 등과 같은 스토리의 요소를 식별하고 재현할 수 있습니다.
의 모델 생성 인공 지능 그들은 다시 기술 덕분에 수신하고 생성하는 데이터가 증가함에 따라 더욱 정교해집니다. deep learning 과 신경망 아래에. 결과적으로 템플릿이 생성하는 콘텐츠가 많아질수록 생성 인공 지능, 결과가 더욱 설득력 있고 인간과 유사해집니다.
인기생성 인공 지능 2023년 폭발적 성장, 주로 프로그램 덕분 ChatGPT e DALL-E di OpenAI. 게다가 기술의 급속한 발전으로 인공 지능, 자연어 처리와 마찬가지로생성 인공 지능 소비자와 콘텐츠 제작자가 대규모로 액세스할 수 있습니다.
거대 기술 기업들은 Google, Microsoft, Amazon, Meta 등이 모두 자체 개발 도구를 준비하면서 빠르게 대세에 뛰어들었습니다. 생성 인공 지능 몇 달 안에.
수많은 도구가 있습니다 생성 인공 지능, 텍스트 및 이미지 생성 모델이 아마도 가장 잘 알려져 있지만. 모델 생성 인공 지능 항상 그런 것은 아니지만 일반적으로 텍스트, 이미지, 비디오 또는 음악 등 원하는 출력을 생성하도록 안내하는 메시지를 제공하는 사용자에 의존합니다.
다양한 유형의 생성 AI 모델이 있으며, 각각은 특정 과제와 작업을 위해 설계되었습니다. 이들은 크게 다음과 같은 유형으로 분류될 수 있습니다.
Transformer-based models변환기 기반 모델은 단어 및 문장과 같은 순차 정보 간의 관계를 이해하기 위해 대규모 데이터 세트에 대해 훈련됩니다. 지원 대상 deep learning, 이러한 AI 모델은 NLP에 정통하고 언어의 구조와 맥락을 이해하는 경향이 있어 텍스트 생성 작업에 매우 적합합니다. ChatGPT-3 및 Google Bard는 변환기 기반 생성 AI 모델의 예입니다.
Generative adversarial networksGAN은 생성기와 판별기로 알려진 두 개의 신경망으로 구성되며, 이는 기본적으로 서로 작동하여 진짜처럼 보이는 데이터를 생성합니다. 이름에서 알 수 있듯이 생성자의 역할은 제안을 기반으로 이미지와 같은 설득력 있는 출력을 생성하는 것이고, 판별자는 해당 이미지의 신뢰성을 평가하는 작업을 수행합니다. 시간이 지남에 따라 각 구성 요소는 각자의 역할이 향상되어 더욱 확실한 결과를 얻을 수 있습니다. DALL-E와 Midjourney는 모두 GAN 기반 생성 AI 모델의 예입니다.
Variational autoencodersVAE는 두 개의 네트워크를 사용하여 데이터를 해석하고 생성합니다. 이 경우에는 인코더와 디코더입니다. 인코더는 입력 데이터를 가져와 단순화된 형식으로 압축합니다. 그런 다음 디코더는 이 압축된 정보를 가져와 원본 데이터와 유사하지만 완전히 동일하지는 않은 새로운 것으로 재구성합니다.
예를 들어 사진을 훈련 데이터로 사용하여 인간의 얼굴을 생성하도록 컴퓨터 프로그램을 가르치는 것입니다. 시간이 지남에 따라 프로그램은 사람의 얼굴 사진을 눈, 코, 입, 귀 등의 크기와 모양과 같은 몇 가지 중요한 특징으로 축소하여 단순화한 다음 이를 사용하여 새로운 얼굴을 만드는 방법을 학습합니다.
Multimodal models다중 모드 모델은 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 유형의 데이터를 한 번에 이해하고 처리할 수 있으므로 보다 정교한 출력을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 텍스트 프롬프트와 이미지 프롬프트에 대한 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있는 AI 모델이 있습니다. FROM-E 2e OpenAI의 GPT-4 다중 모드 모델의 예입니다.
기업의 경우, 효율성은 기업이 특정 작업을 자동화하고 더 중요한 전략적 목표에 시간, 에너지 및 리소스를 집중할 수 있도록 지원하기 때문에 생성 AI의 가장 강력한 이점입니다. 이를 통해 인건비 절감, 운영 효율성 향상, 특정 비즈니스 프로세스의 수행 여부에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다.
전문가와 콘텐츠 제작자의 경우 생성적 AI 도구는 아이디어 생성, 콘텐츠 계획 및 일정 관리, 검색 엔진 최적화, 마케팅, 청중 참여, 연구 및 편집 등에 도움이 될 수 있습니다. 다시 말하지만, 제안된 주요 이점은 효율성입니다. 생성 AI 도구는 사용자가 특정 작업에 소비하는 시간을 줄여 에너지를 다른 곳에 투자할 수 있도록 도와주기 때문입니다. 즉, 생성 AI 모델을 수동으로 감독하고 제어하는 것은 여전히 매우 중요합니다.
Generative AI는 수많은 산업 부문에서 기반을 마련했으며 상업 및 소비자 시장으로 빠르게 확장되고 있습니다. 맥킨지 추정 2030년에는 생성 인공지능의 가속화 덕분에 현재 미국 근무 시간의 약 30%를 차지하는 작업이 자동화될 수 있습니다.
고객 서비스에서 AI 기반 챗봇과 가상 비서는 기업이 응답 시간을 단축하고 일반적인 고객 질문을 신속하게 처리하여 직원의 부담을 줄이는 데 도움이 됩니다. 소프트웨어 개발에서 생성적 AI 도구는 코드를 검토하고, 버그를 강조하고, 문제가 더 커지기 전에 잠재적인 솔루션을 제안함으로써 개발자가 더욱 깔끔하고 효율적으로 코딩할 수 있도록 도와줍니다. 한편 작가는 생성적 AI 도구를 사용하여 에세이, 기사 및 기타 서면 작업을 계획, 초안 및 수정할 수 있지만 종종 결과가 엇갈립니다.
생성적 AI의 사용은 산업마다 다르며 일부 산업에서는 다른 산업보다 더 확립되어 있습니다. 현재 및 제안된 사용 사례는 다음과 같습니다.
생성 AI 도구, 특히 대중이 접근할 수 있는 도구 사용에 대한 주요 우려 사항은 잘못된 정보와 유해한 콘텐츠를 퍼뜨릴 가능성이 있다는 것입니다. 이로 인한 영향은 고정관념, 증오심 표현, 해로운 이데올로기의 지속에서부터 개인적 및 직업적 평판 손상, 법적 및 재정적 영향 위협에 이르기까지 광범위하고 심각할 수 있습니다. 생성 AI를 오용하거나 잘못 관리하면 국가 안보가 위험에 빠질 수 있다는 주장도 제기됐다.
이러한 위험은 정치인들에게서도 벗어날 수 없습니다. 2023년 XNUMX월 유럽연합은 제안했다. 생성 AI에 대한 새로운 저작권 규칙 이는 기업이 생성 인공 지능 도구를 개발하는 데 사용된 모든 저작권 자료를 공개하도록 요구합니다. 이러한 규칙은 지난 XNUMX월 유럽의회가 투표한 법률 초안에서 승인되었으며, 여기에는 공공장소에서 실시간 얼굴 인식 기술을 금지하는 제안을 포함하여 EU 회원국의 인공지능 사용에 대한 엄격한 제한도 포함되었습니다.
McKinsey가 강조한 것처럼 생성 AI를 통한 작업 자동화는 인력 및 일자리 대체에 대한 우려를 불러일으킵니다. 컨설팅 그룹에 따르면 자동화로 인해 지금부터 12년까지 2030만 명의 직업 전환이 발생할 수 있으며, 사무실 지원, 고객 서비스 및 식품 서비스 분야에 일자리 손실이 집중될 수 있습니다. 보고서는 사무직 근로자에 대한 수요가 "... 소매 판매원 1,6명, 행정 보조원 830.000명, 계산원 710.000명의 손실 외에도 630.000만 개의 일자리가 감소"할 수 있다고 추정합니다.
생성 AI와 일반 AI는 같은 동전의 다른 측면을 나타냅니다. 둘 다 인공 지능 분야에 관련되지만 전자는 후자의 하위 유형입니다.
Generative AI는 GAN, VAE 또는 LLM과 같은 다양한 기계 학습 기술을 사용하여 훈련 데이터에서 학습된 모델로부터 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 이러한 출력은 텍스트, 이미지, 음악 또는 디지털로 표현될 수 있는 모든 것이 될 수 있습니다.
인공일반지능(Artificial General Intelligence)이라고도 알려진 인공일반지능(Artificial General Intelligence)은 인간과 유사한 지능과 자율성을 갖춘 컴퓨터 시스템 및 로봇공학의 개념을 폭넓게 지칭한다. 이것은 여전히 SF의 소재입니다. Disney Pixar의 WALL-E, 2004년의 I, Robot의 Sonny, Stanley Kubrick의 9000: A Space Odyssey의 악의적 인공 지능인 HAL 2001을 생각해 보세요. 대부분의 최신 AI 시스템은 매우 구체적인 작업을 위해 설계되었기 때문에 "협소한 AI"의 예입니다.
위에서 설명한 것처럼 생성 AI는 인공 지능의 하위 분야입니다. 생성적 AI 모델은 기계 학습 기술을 사용하여 데이터를 처리하고 생성합니다. 일반적으로 인공지능이란 의사결정, NLP 등 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터의 개념을 말합니다.
머신러닝은 인공지능의 기본 구성요소로, 컴퓨터가 특정 작업을 수행하도록 교육할 목적으로 컴퓨터 알고리즘을 데이터에 적용하는 것을 의미합니다. 머신 러닝은 인공 지능 시스템이 학습된 패턴을 기반으로 정보에 입각한 결정이나 예측을 내릴 수 있도록 하는 프로세스입니다.
생성적 AI의 폭발적인 성장은 수그러들 기미가 보이지 않으며, 더 많은 기업이 디지털화와 자동화를 수용함에 따라 생성적 AI가 업계의 미래에서 중심적인 역할을 하게 될 것으로 보입니다. 생성 AI의 기능은 콘텐츠 제작, 소프트웨어 개발, 의학 등의 산업에서 이미 가치가 입증되었으며 기술이 계속 발전함에 따라 응용 프로그램과 사용 사례가 확장될 것입니다.
즉, 생성 AI가 기업, 개인 및 사회 전체에 미치는 영향은 그것이 제시하는 위험을 어떻게 해결하느냐에 달려 있습니다. 인공지능이 사용되는지 확인 윤리적으로 편견을 최소화하고 투명성과 책임성을 향상하며 통치 기술의 급속한 발전에 맞춰 규제를 유지하는 것은 이미 어려운 일임이 입증되었습니다. 마찬가지로, 생성 AI의 잠재력을 최대한 활용하면서 부정적인 결과를 완화하려면 자동화와 인간 참여 사이의 균형을 찾는 것이 중요합니다.
Ercole Palmeri
지난 월요일, Financial Times는 OpenAI와의 계약을 발표했습니다. FT는 세계적 수준의 저널리즘에 라이선스를 부여합니다…
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